使用c++语言设计一个深度优先搜索最短航线算法，开发软件为vc++6.0，要求可以输入起点和终点城市，main()提示您输入出发城市和目标城市。这意味可使用此程序来寻找任何两个城市之间的航线。 ，其中纽约到芝加哥900英里，芝加哥到丹佛1000英里，纽约到多伦多500英里，纽约到丹佛1800英里，多伦多到卡尔加里1700英里，多伦多到洛杉矶2500英里，多伦多到芝加哥500英里，丹佛到乌尔班纳1000英里，丹佛到休斯顿1000英里休斯顿到洛杉矶1500英里，丹佛到洛杉矶1000英里。示例输入起点城市为纽约，终点城市为洛杉矶。下面是运行结果： From? New York To? Los Angeles New York to Chicago to Denver to Los Angeles Distance is 2900

好的，这是一个经典的图论问题，可以使用深度优先搜索（DFS）算法来解决。我们可以将每个城市看作图中的一个节点，每条航线看作两个节点之间的边，边的权重为两个城市之间的距离。然后，我们可以使用DFS算法在图中搜索从起点城市到终点城市的最短路径。

以下是一个可能的解决方案：

#include <iostream>
#include <string>
#include <map>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;

// 存储每个城市的信息
struct CityInfo {
    string name; // 城市名
    vector<pair<string, int>> neighbors; // 相邻城市及其距离
};

// 存储所有城市的信息
map<string, CityInfo> cityMap;

// 添加城市
void addCity(string name, vector<pair<string, int>> neighbors) {
    CityInfo info;
    info.name = name;
    info.neighbors = neighbors;
    cityMap[name] = info;
}

// 深度优先搜索
bool dfs(string start, string end, map<string, bool>& visited, vector<string>& path, int& distance) {
    visited[start] = true;
    path.push_back(start);
    if (start == end) {
        return true;
    }
    for (auto neighbor : cityMap[start].neighbors) {
        string nextCity = neighbor.first;
        int dist = neighbor.second;
        if (!visited[nextCity]) {
            if (dfs(nextCity, end, visited, path, distance)) {
                distance += dist;
                return true;
            }
        }
    }
    path.pop_back();
    return false;
}

int main() {
    // 添加城市和相邻城市的距离
    addCity("New York", {{"Chicago", 900}, {"Toronto", 500}, {"Denver", 1800}});
    addCity("Chicago", {{"New York", 900}, {"Toronto", 500}, {"Denver", 1000}});
    addCity("Toronto", {{"New York", 500}, {"Chicago", 500}, {"Calgary", 1700}, {"Los Angeles", 2500}});
    addCity("Denver", {{"Chicago", 1000}, {"Houston", 1000}, {"Urbana", 1000}, {"Los Angeles", 1000}, {"New York", 1800}});
    addCity("Houston", {{"Denver", 1000}, {"Los Angeles", 1500}});
    addCity("Los Angeles", {{"Denver", 1000}, {"Toronto", 2500}, {"Houston", 1500}});

    // 获取起点和终点城市
    string start, end;
    cout << "From? ";
    cin >> start;
    cout << "To? ";
    cin >> end;

    // 计算最短路径
    map<string, bool> visited;
    vector<string> path;
    int distance = 0;
    dfs(start, end, visited, path, distance);

    // 输出结果
    if (path.size() == 0) {
        cout << "No path found." << endl;
    } else {
        cout << path[0];
        for (int i = 1; i < path.size(); i++) {
            cout << " to " << path[i];
        }
        cout << " Distance is " << distance << endl;
    }
    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先定义了一个`CityInfo`结构体来存储每个城市的信息，包括城市名和相邻城市及其距离。然后，我们使用`map`来存储所有城市的信息。`addCity`函数用于添加城市和相邻城市的距离。

在`main`函数中，我们首先获取起点和终点城市。然后，我们使用`dfs`函数来计算从起点城市到终点城市的最短路径。`dfs`函数使用深度优先搜索算法，在图中搜索从起点城市到终点城市的路径，并计算路径的总距离。`visited`参数用于记录哪些城市已经被访问过，`path`参数用于存储当前的路径，`distance`参数用于记录路径的总距离。

最后，我们根据计算结果输出最短路径和总距离。如果没有找到路径，则输出`No path found.`。否则，输出起点城市到终点城市的路径和总距离。

注意，上面的代码只是一个可能的解决方案，可能还有其他更好的实现方式。如果您有任何问题或建议，请随时提出。